检测癫痫发作和解释脑电图直接算法方式
科学研究所(IISc)的研究人员与AIIMS瑞诗凯诗合作,开发了一种算法,可以帮助解码脑部扫描,以识别癫痫的发生和类型。
癫痫是一种神经系统疾病,大脑在短时间内发出突然爆发的电信号,导致癫痫发作,痉挛,在极端情况下,死亡。根据大脑不稳定信号的起源点,癫痫被归类为局灶性或全身性癫痫。局灶性癫痫发生在不稳定的信号局限于大脑的特定区域时。如果信号位于随机位置,则称为全身性癫痫。
为了确定患者是否癫痫,神经生理学家需要手动检查EEG(脑电图),它可以捕获这种不稳定的信号。长时间后,脑电图的目视检查可能会变得疲惫,并且偶尔可能导致错误,电子系统工程系(DESE)助理教授Hardik J Pandya说,该研究发表在《生物医学信号处理与控制》杂志上。
“该研究旨在区分正常受试者的脑电图与癫痫脑电图。此外,开发的算法试图识别癫痫发作的类型。我们的工作是帮助神经科医生进行高效,快速的自动化筛查和诊断,“他补充道。
在他们的研究中,该团队报告了一种新颖的算法,可以筛选EEG数据并从电信号模式中识别癫痫的特征。研究人员说,经过初步训练,该算法能够根据各自分析中的这些模式,以高度的准确性检测人类受试者是否可能患有癫痫。
为了开发和训练算法,研究人员首先检查了在AIIMS瑞诗凯诗获得的88名人类受试者的脑电图数据。每个受试者都接受了45分钟的脑电图测试,分为两部分:受试者清醒时的初始10分钟测试,其中包括光刺激和过度通气,然后是受试者被要求睡觉时的35分钟睡眠期。接下来,该团队分析了这些数据,并将不同的波模式分为尖锐信号、尖峰和慢波。尖峰是信号在很短的时间内(约70毫秒)上升和下降的模式,而尖锐是那些在稍长的持续时间(约250毫秒)内上升和下降的模式,慢波具有更长的持续时间(约400毫秒)。
与健康个体相比,癫痫受试者表现出一组不同的模式。研究人员开发了一种算法来计算尖锐波的总数 - 累积尖锐计数 - 并将其用作检测受试者是否癫痫的参数(值越高表示受试者癫痫发作的可能性越大)。该算法还计算尖峰和急转弯下的区域总和,以区分局灶性癫痫和全身性癫痫(较大的值表示全身性癫痫,而不是局灶性癫痫,其值较低)。研究人员补充说,该研究显示了一种使用累积峰值波计数来识别失神发作(那些涉及短暂,突然意识丧失的癫痫发作)的方法;在某些情况下,这些失神发作是严重的,可能是致命的。
然后,该团队在一组新的脑电图数据上运行他们的算法,这些数据来自医生已经知道分类(他们是否患有癫痫,如果是,他们患有哪种类型的癫痫)。这项盲验证研究成功地在近91%的病例中准确地对受试者进行了分类。
“我们希望通过测试更多数据来进一步完善这一点,以考虑人类脑电图的更多变异性,直到我们达到完全翻译和稳健的程度,”DESE博士生,该研究的第一作者Rathin K Joshi说。
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